自 2022 年 ChatGPT 3.5 發(fā)布后，以大模型為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展得特別快，給教育領(lǐng)域帶來了巨大改變。原本教育領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，開始和人工智能深度融合，朝著更智能的 “數(shù)智化轉(zhuǎn)型” 方向加速前進。這份報告就圍繞大模型背景下高等教育的數(shù)智化轉(zhuǎn)型展開，從政策、技術(shù)、應(yīng)用、治理等多個方面，全面分析了現(xiàn)狀、機遇、挑戰(zhàn)和未來方向，下面就用通俗的話給大家講講報告的核心內(nèi)容。

一、國內(nèi)外政策為高等教育數(shù)智化轉(zhuǎn)型定方向

不管是國際上還是國內(nèi)，都很重視人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，出臺了不少政策來引導(dǎo)。

從國際來看，像聯(lián)合國教科文組織、美國、歐盟、英國等，都發(fā)布了相關(guān)政策。比如聯(lián)合國教科文組織強調(diào) “以人為本”，要保護數(shù)據(jù)隱私、促進教育公平；歐盟的《人工智能法案》把教育領(lǐng)域的部分 AI 系統(tǒng)列為高風(fēng)險，要求嚴(yán)格監(jiān)管；美國則通過法案支持 AI 教育，培養(yǎng)相關(guān)人才。這些國際政策普遍關(guān)注倫理、師生 AI 素養(yǎng)、學(xué)術(shù)誠信等問題，還希望通過國際合作一起應(yīng)對挑戰(zhàn)。

國內(nèi)政策也有清晰的路線，從 2017 年國務(wù)院的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》開始，到 2025 年的《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要》，再到地方如上海、北京、廣東等地的政策，形成了從國家頂層設(shè)計到地方具體實施的體系。國內(nèi)政策重點圍繞人才培養(yǎng)（比如優(yōu)化 AI 相關(guān)學(xué)科、培養(yǎng)復(fù)合型人才）、教師隊伍建設(shè)（用 AI 助力教師提升能力）、教育數(shù)字化基建（建智慧教育平臺）、應(yīng)用場景拓展（如虛擬課堂、智能實訓(xùn)）以及安全倫理（數(shù)據(jù)安全、算法倫理）展開，目標(biāo)就是讓 AI 推動教育創(chuàng)新發(fā)展。

從這些政策能看出，高等教育數(shù)智化轉(zhuǎn)型有四大核心方向：一是培養(yǎng)適應(yīng)智能時代的人才，二是加強 AI 相關(guān)的科研，三是用 AI 服務(wù)社會，四是加強國際交流合作。

二、大模型給高等教育帶來機遇也帶來挑戰(zhàn)

大模型就像一把 “雙刃劍”，給高等教育帶來了很多新機會，但也有不少難題要解決，從技術(shù)、社會、教育三個層面就能看出來。

技術(shù)上，算力、數(shù)據(jù)、算法是大模型的核心。算力突破能讓模型更強大，比如 DeepSeek 大模型降低了算力需求，讓更多高校能用得起；數(shù)據(jù)是模型的 “燃料”，但海量數(shù)據(jù)存在質(zhì)量參差不齊、隱私泄露的風(fēng)險；算法讓模型能處理復(fù)雜任務(wù)，可 “算法黑箱”（不知道模型怎么得出結(jié)論）和偏差（比如模型輸出有不公平內(nèi)容）也是大問題。

社會層面，大模型推動產(chǎn)業(yè)變革，需要更多 AI 相關(guān)人才，但高校培養(yǎng)的人才常常跟不上產(chǎn)業(yè)需求；它還改變了知識生產(chǎn)和傳播的方式，能讓優(yōu)質(zhì)知識更易傳播，但也可能加劇教育不公平，比如偏遠(yuǎn)地區(qū)高校沒條件用大模型，還可能讓傳統(tǒng)文化被曲解。

教育層面，大模型打破了 “教師是知識主要來源” 的傳統(tǒng)，能實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)，讓知識更易獲取，但也帶來教育生態(tài)的 “陣痛”，比如傳統(tǒng)課程體系跟不上，學(xué)術(shù)誠信難界定（學(xué)生用 AI 寫作業(yè)怎么算），教師角色要從 “教書” 轉(zhuǎn)向 “引導(dǎo)學(xué)習(xí)”，師生都得適應(yīng)這種變化。

三、教育大模型：高等教育數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心引擎

普通大模型直接用在教育場景可能不夠 “貼合”，所以報告提出了 “教育大模型” 的概念 —— 它是在普通大模型基礎(chǔ)上，用海量教育數(shù)據(jù)訓(xùn)練，融入教育理論和教學(xué)實踐，專門服務(wù)于教育的模型。

教育大模型有兩大能力：一是通用能力，比如理解語言、生成內(nèi)容、處理圖像視頻等；二是教育專屬能力，比如能按課程體系整合知識、根據(jù)學(xué)生情況推薦個性化學(xué)習(xí)路徑、用啟發(fā)式的方式和學(xué)生互動、生成符合教學(xué)規(guī)范的課件習(xí)題等。

要建教育大模型，得抓五大核心要素：算力是基礎(chǔ)，要根據(jù)教學(xué)、科研等場景靈活調(diào)配，比如 “本地 + 云端” 結(jié)合；數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，得收集優(yōu)質(zhì)的教育數(shù)據(jù)，還要保護隱私；算法是核心，要優(yōu)化算法讓模型更精準(zhǔn)，還要解決 “黑箱” 和偏差問題；開發(fā)工具能讓建模型更高效，比如有專門的平臺處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型；安全倫理和隱私保護是底線，要防止數(shù)據(jù)泄露，確保模型輸出內(nèi)容符合教育價值觀。

教育大模型能從九個方面重構(gòu)高等教育：提供精準(zhǔn)的教育內(nèi)容（比如給不同學(xué)生推不同資料）、實現(xiàn)靈活的教學(xué)方式（比如混合式教學(xué)、智能答疑）、打造沉浸式學(xué)習(xí)體驗（比如 VR 虛擬實驗）、改變師生角色（教師當(dāng)引導(dǎo)者、學(xué)生主動學(xué)習(xí)）、用數(shù)據(jù)驅(qū)動教育評價（不光看考試成績，還看學(xué)習(xí)過程）、提升教育治理效率（比如智能管理校園資源）、建安全可信的倫理體系、均衡教育資源（讓偏遠(yuǎn)地區(qū)也能用上優(yōu)質(zhì)資源）、助力科研創(chuàng)新（比如幫科研人員分析文獻(xiàn)、設(shè)計實驗）。

四、教育大模型的技術(shù)架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和實施路徑

要讓教育大模型落地，得有清晰的技術(shù)架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和步驟。

技術(shù)架構(gòu)上，報告提出了 “基礎(chǔ)層（算力、存儲等）- 數(shù)據(jù)層（通用數(shù)據(jù) + 教育專屬數(shù)據(jù)）- 模型層（基礎(chǔ)模型 + 領(lǐng)域模型 + 場景模型）- 接口層（連接模型和應(yīng)用）- 應(yīng)用層（教學(xué)、學(xué)習(xí)、科研等場景）” 的五層架構(gòu)，安全倫理和治理貫穿始終。還提到了 “教育智能體”，就是把大模型能力和具體教育場景結(jié)合，比如智能助教、虛擬導(dǎo)師，能和師生互動、幫著完成教學(xué)任務(wù)。

標(biāo)準(zhǔn)體系也很重要，現(xiàn)在已經(jīng)有了初步框架，包括總體框架、數(shù)據(jù)規(guī)范、接口規(guī)范、教學(xué)應(yīng)用要求、安全倫理等內(nèi)容，目的是讓不同高校、企業(yè)建的教育大模型能互通、合規(guī)，比如數(shù)據(jù)要符合什么標(biāo)準(zhǔn)，模型輸出內(nèi)容要怎么審核。

實施路徑上，報告建議：一是優(yōu)化算力、數(shù)據(jù)、算法的協(xié)同，比如用 DeepSeek 這種高效模型降低成本，建教育數(shù)據(jù)共享平臺解決數(shù)據(jù)不足問題；二是分步驟推進，先驗證模型效果，再打造示范案例，最后推廣；三是選準(zhǔn)應(yīng)用場景，比如職業(yè)院校側(cè)重實訓(xùn)場景，本科院校側(cè)重科研、課程創(chuàng)新；四是多方合作，高校和企業(yè)、科研機構(gòu)一起，共享資源、共建生態(tài)，比如華為和不少高校合作部署大模型。

五、教育大模型的實際應(yīng)用案例

報告里舉了不少實際案例，能直觀看到大模型在高等教育中的作用。

比如沈陽工學(xué)院和華為合作，部署 “昇騰 + DeepSeek” 一體機，建了數(shù)字化實訓(xùn)平臺，覆蓋大模型、云計算等技術(shù)方向，培養(yǎng) ICT（信息通信技術(shù)）人才，緩解了人才缺口問題；東莞理工學(xué)院用大模型打造智慧教室，能分析課堂互動數(shù)據(jù)、評估教學(xué)質(zhì)量，還能自動切分課堂視頻形成教學(xué)資源庫，讓教學(xué)效率提升不少；浙江樹人學(xué)院開發(fā)了 AI 教學(xué)智能體 “苗苗”，能幫老師備課、實時答疑，給學(xué)生推薦個性化學(xué)習(xí)路徑，還保護數(shù)據(jù)隱私；華東師范大學(xué)用大模型建了 “水杉在線” 平臺，打破時空限制，給學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)支持，還解決了實踐資源不足的問題；上海交通大學(xué)基于華為的方案，建了算力平臺，部署了 DeepSeek 模型，能輔助數(shù)學(xué)解題、科研分析，提升了科研和教學(xué)效率。

這些案例覆蓋了教學(xué)、學(xué)習(xí)、科研、管理等場景，證明大模型確實能提升教學(xué)質(zhì)量、優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗、助力科研創(chuàng)新。

六、怎么治理教育大模型，確保它安全合規(guī)

大模型要健康發(fā)展，離不開完善的治理。報告從四個方面提出了對策。

一是完善法律和標(biāo)準(zhǔn)，要明確責(zé)任主體，比如開發(fā)者、學(xué)校、教師各負(fù)什么責(zé)，還要建全流程監(jiān)管，從模型訓(xùn)練前的數(shù)據(jù)審核到應(yīng)用后的效果評估都要管，同時保護好知識產(chǎn)權(quán)，平衡知識共享和創(chuàng)新。

二是保障數(shù)據(jù)安全和倫理隱私，給數(shù)據(jù)加密、控制訪問權(quán)限（誰能看數(shù)據(jù)）、定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)泄露；收集數(shù)據(jù)要合法，用數(shù)據(jù)要透明，還要明確責(zé)任，一旦出問題能追溯；制定隱私政策，對數(shù)據(jù)匿名處理，平衡數(shù)據(jù)使用和隱私保護。

三是推動模型優(yōu)化和技術(shù)支撐，提升算法的可解釋性（讓大家知道模型怎么決策），減少偏差，確保模型運行穩(wěn)定；規(guī)范數(shù)據(jù)來源和標(biāo)注，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；優(yōu)化算力利用，共享算力資源，讓更多高校能用得上。

四是保證內(nèi)容高質(zhì)量和教育包容性，組織專家審核模型輸出內(nèi)容，確保知識準(zhǔn)確、價值觀正確，還能及時更新知識；針對不同學(xué)生（比如偏遠(yuǎn)地區(qū)、有特殊需求的學(xué)生）提供適配的服務(wù)，比如多語言支持、無障礙學(xué)習(xí)材料，促進教育公平。

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